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Sexismus in allen Nuancen erkennen

Nicht nur am Internationalen Frauentag, wie hier im März in Amsterdam, ist noch viel Anstrengung notwendig, um sexistische Meldungen abzuwehren.
Nicht nur am Internationalen Frauentag, wie hier im März in Amsterdam, ist noch viel Anstrengung notwendig, um sexistische Meldungen abzuwehren.NurPhoto via Getty Images
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Subtile Anspielung oder offener Angriff? In einem Wettbewerb entwickelte ein Team aus Österreich Lösungen, um sexistische Äußerungen in sozialen Medien automatisch zu identifizieren.

Um wie viel intelligenter künstliche Intelligenz in letzter Zeit geworden ist, erklärt Alexander Schindler an einem einfachen Beispiel. Im Satz „Ich buche einen Flug“ war es vor wenigen Jahren für Maschinen noch eine Hürde, das Verb „buche“ vom Substantiv der Baumart „Buche“ zu unterscheiden. „Aktuelle Machine-Learning-Modelle können das heute. Sie sehen einen Satz mit fünf bis sieben Wörtern in ihrer Reihenfolge und können so auch den weiteren Kontext eines Satzes erfassen.“

Schindler beschäftigt sich am Austrian Institute of Technology (AIT) mit Methoden der natürlichen Sprachanalyse – international Natural Language Processing (NLP). Einen ähnlichen Schwerpunkt betreibt auch KI-Experte Matthias Zeppelzauer, Leiter der Forschungsgruppe Media Computing an der FH St. Pölten.

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